論文の概要: Positive-Unlabeled Learning using Random Forests via Recursive Greedy Risk Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08461v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 06:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 17:06:58.443131
• Title: Positive-Unlabeled Learning using Random Forests via Recursive Greedy Risk Minimization
• Title（参考訳）: 再帰的グリーディリスク最小化によるランダム林を用いた正ラベル学習
• Authors: Jonathan Wilton, Abigail M. Y. Koay, Ryan K. L. Ko, Miao Xu, Nan Ye
• Abstract要約: PU学習のための新しいランダムフォレストアルゴリズムを提案する。 我々のアプローチの鍵は、正負のデータに対する決定木アルゴリズムの新たな解釈である。 これにより、効率的なPUランダムフォレストアルゴリズム、PU余分な木を開発することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.10705165388982
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The need to learn from positive and unlabeled data, or PU learning, arises in many applications and has attracted increasing interest. While random forests are known to perform well on many tasks with positive and negative data, recent PU algorithms are generally based on deep neural networks, and the potential of tree-based PU learning is under-explored. In this paper, we propose new random forest algorithms for PU-learning. Key to our approach is a new interpretation of decision tree algorithms for positive and negative data as \emph{recursive greedy risk minimization algorithms}. We extend this perspective to the PU setting to develop new decision tree learning algorithms that directly minimizes PU-data based estimators for the expected risk. This allows us to develop an efficient PU random forest algorithm, PU extra trees. Our approach features three desirable properties: it is robust to the choice of the loss function in the sense that various loss functions lead to the same decision trees; it requires little hyperparameter tuning as compared to neural network based PU learning; it supports a feature importance that directly measures a feature's contribution to risk minimization. Our algorithms demonstrate strong performance on several datasets. Our code is available at \url{https://github.com/puetpaper/PUExtraTrees}.
• Abstract（参考訳）: ポジティブでラベルのないデータ、すなわちpu学習から学ぶ必要性は、多くのアプリケーションで生まれ、関心を集めています。 ランダムフォレストは、ポジティブなデータとネガティブなデータを持つ多くのタスクでうまく機能することが知られているが、最近のpuアルゴリズムは一般的にディープニューラルネットワークに基づいている。 本稿では,PU学習のための新しいランダムフォレストアルゴリズムを提案する。 我々のアプローチの鍵は、正および負のデータに対する決定木アルゴリズムを \emph{recursive greedy risk minimization algorithms} として解釈することです。 我々はこの視点をPU設定に拡張し、PUデータに基づく推定器を直接最小化する新しい決定木学習アルゴリズムを開発する。 これにより、効率的なPUランダムフォレストアルゴリズム、PU付加木を開発することができる。 提案手法は, 損失関数が同一決定木に導かれるという意味では, 損失関数の選択に堅牢であること, ニューラルネットワークに基づくPU学習と比較して, ハイパーパラメータチューニングをほとんど必要としないこと, リスク最小化への機能の寄与を直接測定する特徴的重要性をサポートすること, の3つの望ましい特徴を特徴とする。 提案アルゴリズムは,複数のデータセットに対して高い性能を示す。 私たちのコードは \url{https://github.com/puetpaper/PUExtraTrees} で利用可能です。

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